Sinds de lancering van tools als ChatGPT is de belangstelling voor generatieve AI (GenAI) enorm. De toepassingen lijken eindeloos: van contentgeneratie en softwareontwikkeling tot strategische analyses. De opkomst van generatieve AI (GenAI) en grote taalmodellen (LLM’s) heeft het speelveld van data en technologie fundamenteel veranderd. Maar waar buzzwords floreren, ontstaan ook onrealistische verwachtingen. En precies daar zit het risico. Want hoe indrukwekkend de technologie is, zonder goed verwachtingsmanagement leidt zelfs de beste AI-aanpak tot teleurstellingen.
Wat zien we als data- & AI-consultancy in de praktijk? En hoe zorg je dat GenAI geen hype blijft, maar juist duurzame waarde oplevert?
| Verwachting | Realiteit |
| GenAI vervangt werk | GenAI versnelt en ondersteunt werk |
| GenAI past overal | GenAI werkt goed op sommige plekken, is ongeschikt op andere |
| GenAI werkt vanzelf | Zonder mensen maakt GenAI geen impact |
| GenAI realiseert bedrijfsdoelen | De bedrijfsdoelen blijven leidend. AI ondersteunt ze |
1. GenAI versnelt, maar vervangt niet
GenAI is een krachtige assistent, maar het is niet de eigenaar van de uitkomst.
Het helpt bij het structureren van informatie, het genereren van eerste versies en het toegankelijk maken van kennis. Toch zien we organisaties instappen zonder duidelijke use case of evaluatiecriteria. Er wordt veel getest, maar weinig geïmplementeerd. Het gevolg? Vertrouwen brokkelt af.
Ons advies: Begin klein en concreet. Kies processen waar menselijke review logisch is, zoals documentatieanalyse, contentcreatie of interne Q&A. Meet waarde op drie niveaus: efficiëntie, kwaliteit en adoptie.
2. Strategie is ook durven begrenzen
Een datastrategie draait niet alleen om kansen zien, maar ook om keuzes te maken. Niet elke AI-toepassing past binnen je cultuur, processen of compliance-kaders. Wie AI strategisch inzet, moet ook durven zeggen: “Dit doen we (nog) niet.” Dat vraagt leiderschap en technische regie.
Ons advies: Stel deze vragen:
- Wat zijn onze uitgangspunten voor AI?
- Hoe borgen we transparantie, eigenaarschap en dataveiligheid?
- Wie is betrokken bij toetsing en prioritering?
3. De impact zit in de organisatie
LLM’s worden steeds beter, maar technologie op zichzelf is niet de doorslaggevende factor. De waarde zit in de manier waarop je het inzet.
- Hoe goed is de inputdata?
- Zijn processen ingericht op samenwerking tussen mens en machine?
- Is er ruimte voor feedback en aanpassing?
- Hoe snel leer je als organisatie?
Technologie versnelt, maar mensen en processen bepalen het succes. GenAI levert pas blijvende waarde als het ingebed is in je datastrategie, inclusief governance, change management en talentontwikkeling.
Ons advies: Koppel GenAI-initiatieven direct aan concrete doelen. Laat domeinexperts, IT en data science samenwerken vanaf het begin. Zonder samenwerking blijft het bij een experiment.
Slot: Realisme is geen rem, maar de motor
GenAI is geen hype, het is hier om te blijven. Maar om er waarde uit te halen, zijn scherpe keuzes nodig. Je moet je verwachtingen scherp hebben en technologie verankeren in de bredere strategie. Dat vraagt visie, eigenaarschap en de durf om keuzes te maken. Niet alles hoeft nu. Maar wat je nu doet, moet richting geven aan morgen.
Ons advies: Begin bij je bedrijfsdoelen. Kijk waar GenAI waarde toevoegd, niet andersom.
Oké maar hoe doe je dat?
We helpen organisaties om GenAI op een doordachte en werkbare manier onderdeel te maken van hun strategie. Geen blauwdruk, maar advies dat past bij jouw doelen, processen en mensen. Met onze ervaring in AI in de praktijk zorgen we dat technologie niet alleen experimenteel blijft, maar bijdraagt aan echte businesswaarde.
Benieuwd waar voor jouw organisatie kansen liggen? We denken graag met je mee.
